土地利用及景觀格局演變對生態系統服務價值的影響

王 航,秦 奮,朱 筠,張傳才

1 黃河中下游數字地理技術教育部重點實驗室,開封 475004 2 河南大學環境與規劃學院,開封 475004 3 韓山師范學院旅游管理與烹飪學院,潮州 521041

土地利用及景觀格局演變對生態系統服務價值的影響

王 航1,2,3,秦 奮1,*,朱 筠1,張傳才1

1 黃河中下游數字地理技術教育部重點實驗室,開封 475004 2 河南大學環境與規劃學院,開封 475004 3 韓山師范學院旅游管理與烹飪學院,潮州 521041

基于1990—2013年土地利用數據和統計年鑒數據,構建CPI指數修訂生態系統服務價值(ESV)系數,并進行淮河上游土地利用結構及空間格局的時空演變特征分析和ESV評價研究,探討ESV對土地利用結構和格局變化的響應關系。結果表明：(1)淮河上游區域ESV整體呈上升趨勢,1995—2005年ESV出現波動下降,在2010年前后明顯上升,2010—2013年ESV增值高于其他時段;(2)ESV增量呈現山地>丘陵區>平原區的地形梯度效應,且其生態增值主要來源于林地和水域貢獻;(3)ESV與土地利用時空變化和土地景觀格局豐度和聚集度變化存在明顯相關,說明了合理的土地利用開發方式及適當的開發速度將有助于改善生態系統服務,開發過程要兼顧地類優勢,避免地類斑塊過度破碎化;(4)CPI指數修訂ESV系數方法,能夠消除時間序列內物價變動因素,使得計算結果更貼近實際ESV,提高了多個時期生態系統服務評價的準確性和可比性。

生態系統服務價值;土地利用變化;景觀格局;時空分異;淮河上游

在經濟高速發展的影響下,土地資源的交易和占用愈發活躍,促使土地使用類型和利用方式快速轉變[1,2],對生態系統服務價值(ESV,Ecosystem Services Value)產生了顯著影響[3]。自1997年Costanza在《Nature》提出ESV估算原理及方法后[4],我國學者開始尋找更適合于中國ESV評估的方法。比較有代表性研究有：歐陽志云等[5]綜合運用生態學及經濟學方法,探討了大區域生態服務功能的內涵與評價方法。陳仲新等[6]、畢曉麗等[7]采用Costanza等人提出的生態系統類型單位價值對中國生態系統功能與效益進行了價值估算。何浩等[8]結合遙感技術計算了2000年中國陸地ESV。謝高地等[9]參考Costanza等人部分成果,同時綜合中國專業人士的生態問卷調查結果,建立了中國陸地生態系統單位面積服務價值表,在此基礎上,于2006年對中國500位具有生態學背景的專業人員進行問卷調查,得出新的生態系統服務評估單價體系[10],并于2015年進行修訂[11],構建了年內逐月和空間上分省的時空動態當量因子表。雖然后續也有不少學者進行ESV方法的改進與應用研究[12- 13],其實質仍以謝高地等于2003年提出的基于單位面積價值當量表為基礎進行。

由于計算ESV的價格基礎不同,出現基于單位面積ESV當量的計算結果遠遠高于基于單位面積價值量的計算結果[6,11,14],直接弱化ESV在土地管理實踐中的應用[15]。張舟等[15]通過分析Zang等[16]兩種ESV當量下的ESV變化情況,發現ESV對當量參數敏感性小的特點,并認為邊際變化方法可用于ESV變化研究。因此,現有文獻常對兩個時期ESV做差值,進而討論ESV的時序演變情況[8,12,17]。事實上,在排除各ESV當量系數影響敏感性小情況下,單位面積價值成為引起ESV變化的主要因子。現有單位面積價值用研究區主要糧食單位面積產值的1/7進行替代,該部分計算并未考慮物價上漲因素,造成后續進行邊際變化分析的ESV時序差值仍不是同一定基,從而導致即使生態系統實際價值相同也會表現出以評估年份價格為表征的價值量不同現象[11,14],直接影響邊際變化分析結果準確性。另外,已有研究基于土地面積進行ESV變化研究,更多關注于土地資源面積變化問題,而忽略土地利用面積變化所引發的結構與格局的變化[8,13],特別是土地利用過程變化。即使一些學者研究農地非農化的代價性損失[18],仍未對土地利用時空變化過程與ESV變化的影響關系進行分析與探討。

淮河流域地處我國南北氣候過渡帶和中原腹地。至2010年,流域以不足全國13%的耕地面積和19%的播種面積,承載了全國20.4%的鄉村人口,生產了全國23%的糧食,提供了全國14%的農業產值[19]。在此自然資源敏感性和經濟需求迫切性并存的背景下,本研究選取淮河上游區域,進行土地利用及景觀格局演變對ESV影響機理研究,提出基于單位面積生態系統服務價值CPI(居民消費價格指數)系數修訂方法,并結合ESV損益方法,進行ESV過程變化研究。旨在從宏觀和微觀空間尺度上,定量評估土地利用變化引發的生態效應,以期為淮河上游未來土地資源可持續利用和社會經濟可持續發展提供理論和方法支持。

1 研究區概況及研究方法

1.1 研究區概況

圖1 研究區位置示意圖Fig.1 Sketch map in the study area

淮河上游處于我國南北氣候的過渡帶。在氣候區劃中,以淮河和蘇北灌溉總渠為界,北部屬暖溫帶半濕潤地區,南部屬亞熱帶濕潤區,年平均氣溫為11—16℃,并呈現出自南向北逐漸遞減趨勢。流域內降水時空分布特征明顯,具有南多北少,山區高于平原,年內降水多發生于汛期,年際降水量變化大的特點。淮河上游南部由西向東依次為桐柏山和大別山,山地丘陵占優勢,海撥1000m以上的中山面積約2000km2,海拔1000m以下的低山丘陵面積近30000km2[20]。淮河上游北部主要為平原,是我國重要的糧食、棉花、油料生產基地,農業生產水平和土地利用率較高。

淮河上游流域包括信陽市、平頂山市、南陽市和駐馬店市部分地區,為便于社會經濟資料的獲取、分析及成果的應用,本文把政區面積60%以上在淮河上游流域邊界內的縣(市、區)納入研究范圍。

1.2 數據來源

研究所用流域行政區劃數據和6個年份的土地利用數據,均來自于國家科技基礎條件平臺——國家地球系統科學數據共享平臺——黃河下游科學數據中心,30m DEM數據來源于中國科學院數據云平臺。計算各生態系統單位面積服務價值所用耕地數據、糧食產值數據來源于1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2013年河南統計年鑒。消除物價上漲所用的CPI指數數據,來源于國家統計局網站。土地利用數據源為landsatTM影像,采用人機交互解譯方法獲得,數據準確率達到90%,滿足研究需要。

1.3 數據處理方法

土地利用數據主要借助于ENVI 5.1和ArcGIS 10.2平臺進行影像處理和空間分析計算,景觀指數采用Fragstats 4.2軟件進行獲取,參與計算的柵格數據單元為30m×30m。相關系數計算基于SPSS統計軟件。土地利用變化分析所用到的變化率、轉移矩陣計算公式參照文獻17,景觀格局指數計算方法詳細說明參照文獻22。下面著重介紹生態服務價值修訂及計算方法。

(1)生態服務價值

(1)

式中,ESV為研究區生態系統服務總價值(元);n為土地利用類型的數量;Ak為研究區內土地利用類型k的分布面積(km2);VCk為第k類土地利用類型的ESV系數,即單位面積上土地利用類型k的ESV(元 km-2a-1)。

在式(1)的基礎上,得出ESV損益計算公式：

(2)

式中,Pij為第i類土地利用類型轉化為第j類土地利用類型后的ESV損益;VCi,VCj分別為第i、j類土地利用類型的ESV系數;Aij為第i類土地利用類型轉化為第j類土地利用類型面積。

(2)單位面積ESV修訂

ai=CPI/100

(3)

(4)

(5)

VCK′=當量×單位面積價值

(6)

2 土地利用結構和空間格局時空變化分析

2.1 土地利用結構的時間變化特征分析

土地利用變化主要從土地利用類型面積變化和變化速率兩個方面進行。由表1可以看出,23年間研究區建筑用地面積比例持續上升,耕地和草地面積呈下降趨勢。至2013年底,耕地占研究區67.2%的面積,仍據主導地位,草地所占比例由1990年的3.02%下降至2013年2.16%。以每5a為間隔計算各時間段的土地利用綜合變化動態度,分別得到0.48%(1990—1995年)、0.36%(1995—2000年)、0.09%(2000—2005年)、0.38%(2005—2010年)和0.11%(2010—2013年),從中發現,1995年以前是一個地類快速轉化的時期,1995年之后地類變化速度減慢,2005年之后逐漸加速轉化。

表1 淮河上游1990—2013年土地利用類型構成及變化率

表2地類轉移矩陣說明了1990—2013年各地類的互轉情況,其中,B%為初期轉出比重,C%為末期轉入比重。23年間耕地轉出面積最大,為1801.11km2,按轉出面積多少依次為：草地379.82km2,林地340.61km2,水域63.51km2,建筑用地31.46km2;轉出比重最大的為草地,轉出率為34.52%,其次為耕地7.12%。轉入面積最大的為建筑用地,達1034.93km2,轉入率為16.66%,其他地類依次為：林地791.10km2,耕地496.34km2,水域229.73km2和草地64.35km2。因為未利用地本身基數小,微小的數量變化都會導致較大的比重差異,23年間只有耕地有少量轉為未利用地外,未利用地并未發生其他變化,因此,忽略未利用地的轉移分析。

表2 淮河上游1990—2013年土地利用轉移矩陣

B%:初期轉出比重;C%:末期轉出比重

2.2 土地利用變化的空間變化特征分析

借助于ENVI 5.1對兩個時期的土地利用類型圖進行土地利用變化監測制圖,找出變化區域,并在ArcGIS中按5種坡度類別統計,得出表3。表3表明隨坡度增加,各地類轉移量均有明顯下降,并呈現地類自然屬性效應。其中,耕地轉林地,草地轉林地兩類轉移更多發生在6—15°坡度區間。而林地轉耕地、耕地轉建筑用地則更多發生在0—2°區域。

表3 淮河上游1990—2013年土地轉移區域坡度統計

根據表1和表3,平緩區域的耕地不斷轉為建設用地,而草地、林地又補給耕地,造成耕地不斷向山區擴張現象。該現象在2005年之前尤為明顯,2010年左右出現耕地轉林地、耕地轉水域現象,林地、水域面積有所增加,說明為了維護生態效應開始退耕還林、還草這樣一個人類生態修復重建過程。

2.3 景觀格局時空演變分析

景觀指數高度濃縮景觀格局信息,能夠反映景觀結構組成和空間配置等方面特征[21],是定量描述景觀格局演變及生態過程影響的重要方法[22]。由于對斑塊的分析常常是以地類為單位,分析某類型景觀的斑塊特征,因此,本文選取類別層次的地類形狀指標(FARC)和斑塊聚合度指標(AI),景觀層次的蔓延度(CONTAG)、Shannon景觀多樣性(SHDI)、Shannon均勻度(SHEI)和散布與并列指標(IJI)進行研究區23年景觀格局變化分析。

從圖2各地類FARC指數來看,歷年耕地分維數最高,表明耕地斑塊形狀不規則程度最高,原因是：耕地分布最廣,且轉出量最多,導致破碎程度高,但其面積大(67%以上),所以仍顯示出高的聚合度。從時間演變來看,耕地、草地、建筑用地、林地斑塊形狀隨時間推移愈加不規則,水域和未利用地形狀則呈相反發展趨勢;林地在2010年后聚合度下降、而水域和草地呈高的聚集狀態。

從表4景觀尺度指標來看,研究區CONTAG呈逐年下降趨勢,由1990年的68.10降為2013年的67.59。SHDI、SHEI和IJI均逐年上升,且IJI上升幅度高于SHDI,SHDI高于SHEI,這是水域、草地等地類形狀指標趨于規則、聚集程度上升共同作用的結果。SHDI和SHEI值上升,表明23年間地類破碎現象一直在延續,優勢地類不斷減弱,地類分布復雜化。CONTAG逐年下降,即為優勢度下降所導致的景觀間連接性和通達性的下降。

圖2 淮河上游1990—2013年不同土地利用類型FRAC_AM和AI指數變化分析Fig.2 Changing analysis different land use FRAC_AM and AI index at the upper reaches of the Huaihe River from 1990 to 2013

景觀指數Landscapeindex199019952000200520102013CONTAG68．104668．043668．02267．787767．858967．5849IJI49．859849．861249．89150．107651．214251．2435SHDI1．56161．5631．56651．57891．61731．6329SHEI0．55120．55140．55290．55730．55950．565

CONTAG:蔓延度,contagion;IJI：散布與并列指數,interspersion juxtaposition index;SHDI：香農多樣性,shannon's diversity index;SHEI：香農均勻度,shannon's evenness index

3 ESV變化分析

生態系統的異質性、生態系統服務的復雜性,造成ESV測量困難性[15]。Gret-Regamey[23]等認為ESV研究不是給區域生態環境加上一個準確的、絕對的價格標簽,而是探討單位自然資產增加或減少時其服務價值的邊際變化,進而探討一種合理的土地利用格局。已有研究表明,邊際變化分析更適合于研究ESV變化[24- 26]。

3.1 ESV時間變化特征分析

參照河南省1990—2013年統計年鑒,進行主要糧食作物播種面積及產值的計算。在此基礎上,根據各年份CPI和式(3)—(6),得到剔除通貨膨脹部分的單位面積價值,結合各生態系統面積數據和式(1),計算研究區各年份ESV(表5)。

表5 淮河上游1990—2013年ESV時間變化表

由表5可知,1995—2005年ESV波動下降,2005年后呈明顯上升趨勢。11種生態系統服務功能亦呈現上述年際變化特征。其中調節服務功能增值最多,其次為支持服務功能,分別增加154.24億元和29.79億元。結合表6,6類ESV在1995—2005年間均有不同程度下降,2005年之后明顯上升。林地、水域和農田是ESV的主要構成部分,23年間,水域增值最大,增值97.55億元,其次為林地、農田,分別增加72.70億元和39.12億元,濕地為唯一負增長項,減少4.64億元。

表6 淮河上游1990—2013年各生態系統ESV表

根據表1和表6,水域和林地所占區域面積比例分別為3.26%、17.62%,ESV貢獻量卻占有33.67%和36.00%,表明水域和林地是引起ESV提升的主要土地利用類型。耕地、草地面積的減少,其ESV卻在增加,這一現象的產生在于研究區主要糧食單位產值的增加,致使各生態系統單位面積價值增加,抵消了面積減少帶來的負面效應。

3.2 生態系統服務損益分析

基于式2和1990—2013年土地轉移矩陣進行ESV損益計算,得到表7。由表7可知23年間,ESV增加205.93億元,主要由農田轉為林地、農田轉為水域帶來的生態系統服務增值構成;所有地類轉水域均為正流向,增值178.52億元。ESV損失主要由林地、草地、水域轉農田造成,林地轉農田損失最多,達138.05億元。所有地類轉建筑用地均呈負流向,損失80.34億元,該部分損失主要由農田轉建設用地構成。整體來看,1990—2013年ESV呈收益大于損失情況,生態增值主要來源于林地和水域生態價值貢獻。

表7 淮河上游1990—2013年ESV損益矩陣

3.3 ESV空間變化特征分析

從研究區地形分布來看,沿西北-東南向,由南至北,依次呈山地、丘陵、平原三個梯段,圖3各縣市ESV亦呈現梯段變化規律：山區面積居多的泌陽縣、桐柏縣、信陽市、羅山縣、新縣和商城縣6個時期的ESV普遍最高,丘陵面積居多的確山縣、光山縣、潢川縣和固始縣6個時期的ESV較高,平原區域的縣市ESV較低。其中,汝南縣因其水資源豐富,ESV偏高于其他平原區域縣市。各縣市1995年和2005年ESV均呈明顯低谷區,2005年之后增值迅速,2010年之后,山區縣市仍呈高速增長趨勢,其他區域縣市2013年ESV基本與2010年相平。駐馬店市是唯一的負增長區域,究其原因,城市建設迅速,地類多樣性下降嚴重。

結合表7和圖3,23年間生態系統服務總值增加,增值主要來源于林地與水域生態價值貢獻,而林地與水域的分布多依賴于地形因素,因此出現生態系統服務總值增加,但又空間分布不平衡現象,且耕地不斷被轉移為建筑用地所造成的負面效應已經呈現,因此未來應更加重視自然資源保護和生態服務價值的空間均衡化,使得人人得以享受生態環境改善所帶來的增值服務。

圖3 淮河上游1990—2013年各縣市ESV空間分布圖Fig.3 The spatial distribution of ESV in each counties of the upper reaches of the Huaihe River from 1990 to 2013

4 ESV與土地類型變化、土地景觀變化的響應關系分析

4.1 土地利用變化與ESV變化的相關性分析

采用研究區1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2013年6個年份的一級地類面積與相應ESV進行相關性分析,相關系數為0.35,在0.10水平上達到顯著。表明經過CPI單位價值系數修正后的ESV與6大地類面積存在一定的相關性。那么6大地類的空間分布情況與其ESV存在怎樣的相關性？以各縣市為統計單元(圖3),以1990年和2013年的土地利用面積變化量與ESV變化量進行相關性分析,其中,變化量為前、后兩個時期的差值,兩組變化量的相關系數為0.38,在0.01水平上達到顯著,相關程度明顯高于兩個總量的相關性,表明ESV在隨面積變化影響的基礎上,主要受地類面積的空間分布影響。那么地類的時空演變過程是否與ESV存在一定聯系？仍以縣市為統計單元,以1990年和2013年的土地利用變化率與ESV變化率進行相關性分析,變化率參照文獻[17](式(3-3))獲得,相關系數為0.28,在0.05水平上達到顯著。該值略低于ESV與空間分布變化量相關性,表明地類變化的時間效應對ESV的影響程度要低于地類的空間位置變化。

但研究區地形差異大,處于南、北氣候交接帶,自古以來是我國重要的糧食、棉花、油料生產基地,農業生產水平和土地利用率較高,各地類轉移頻繁,不同地類的景觀指數與ESV又表現為怎樣的相關性？基于此,以下從土地景觀格局角度,分析不同地類景觀指標與ESV的響應關系。

4.2 景觀格局變化與ESV變化的相關性分析

利用Fragstats 4.2軟件進行斑塊個數(NP)、斑塊平均面積(AREA_MN)、最大斑塊所占景觀面積的比例(LPI)、形狀(SHAPE_MN)、形狀維數(FRAC_MN)、聚集度(AI)6個景觀指數的計算,分別得到出6期農田、林地、草地、水域、濕地和荒地6個地類的景觀指數。在此基礎上,對6個地類的每個指數與各期ESV進行相關性分析。得出下表：

表8 淮河上游1990—2013年景觀格局指數與ESV相關性

**0.01水平上顯著相關;*0.05水平上達到顯著

表8表明ESV與景觀豐度和地類聚集度存在明顯相關性,與地類斑塊大小相關性偏弱,與各斑塊形狀復雜程度呈較強負相關性,說明了景觀破碎化對ESV的影響程度。

4.3 ESV時空變化的影響因素分析

已有研究表明,土地利用變化影響生態系統服務,但對影響的過程和機理認識仍然不足[27]。相關分析是定量研究空間關系問題,分析空間格局的重要方法和有效手段。運用相關系數量化土地利用指標與ESV的關系,有助于凸現ESV動態變化規律,進而探討構建更為合理的生態系統空間格局。研究表明：(1)ESV與地類空間分布相關性顯著,表3和圖3的空間變化一致性亦驗證了該結論,也與胡和兵等[28]和歐陽志云等[5]研究結果相一致。均表現為受地形地貌影響的水熱條件好、利于植被生長的區域,其生態系統的單位面積價值量較高,而往往這些區域景觀多樣性和生態完整性也較好,因此ESV與NP和AI亦呈明顯相關性。(2)ESV與地類年際變化相關性偏高。從表1可知,1995—2005年地類轉移最為頻繁,大面積耕地轉為建筑用地,而林地和草地轉出補給耕地,2010年后,部分耕地轉出為林地和草地。而ESV在相應年份分別出現波動下降,和明顯上升趨勢(表6),兩者時間節點變化一致。雖然林地與水域面積比例小(表1),受ESV當量影響,兩者對區域ESV總值貢獻比重大,成為ESV的關鍵“熱點”區[28-29]。也驗證了,對于不同類型的生態系統,面積變化與其ESV相關性偏弱這一結論。(3)ESV與AREA_MN和LPI相關性偏高,與FRAC_MN存在負相關,與郝芳華等[30]研究結果相一致。這是因為,23年間景觀破碎化在逐年加重,景觀優勢度逐年降低,這一現象在1995年左右表現最為明顯(圖3),生態系統“熱點”區域不斷被破壞,也說明了人為活動是影響土地景觀格局的主要因素,而城鎮擴張引發生態用地的減少往往是導致ESV總值損失的主要原因[31]。(4)研究地類結構和格局時空演變特征,細化地類結構、格局指標,并按各指標與ESV的相關程度進行梳理,分析自然和人為因素在ESV過程變化中的作用機理,較好的克服了已往評價尺度過大,評價內容過泛[28],結論針對性不強的問題。成為探究土地利用變化下生態系統服務響應特征研究的一種有益嘗試。今后仍需加強土地利用、景觀空間格局、CPI對最終的ESV影響定量判定研究,以深入揭示土地利用變化對生態系統服務的影響過程。

5 結論

ESV與地類的的空間分布屬性相關性最為顯著,與地類的變化速度相關偏弱;ESV與土地景觀異質性和破碎性相關性顯著,對景觀的形狀特征相關性偏弱。

采用生態系統價值損益分析方法,使價值變化更多關注在自然資源的過渡性損失方面,彌補了現有生態系統服務在過程變化評價方面的欠缺,更利于評價結果在土地利用實際管理中的運用。

采用CPI指數修訂ESV系數,能夠消除時間序列內各年份物價上漲帶來的價值變化,避免了價格影響下的ESV研究結果不盡一致問題,使得計算結果更貼近實際生態系統價值,提高了多時間序列生態系統服務評價的準確性和可比性。

致謝：感謝國家地球系統科學數據共享平臺——黃河下游科學數據中心(http://henu.geodata.cn)提供數據支撐。

[1] de Groot R. Function-analysis and valuation as a tool to assess land use conflicts in planning for sustainable, multi-functional landscapes. Landscape and Urban Planning, 2006, 75(3/4): 175- 186.

[2] Rockstr?m J, Steffen W, Noone K, Persson ?, Chapin S, Lambin E F, Lenton T M, Scheffer M, Folke C, Schellnhuber H J, Nykvist B, de Wit C A, Hughes T, van der Leeuw S, Rodhe H, S?rlin S, Snyder P K, Costanza R, Svedin U, Falkenmark M, Karlberg L, Corell R W, Fabry V J, Hansen J, Walker B, Liverman D, Richardson K, Crutzen P, Foley J A. A safe operating space for humanity. Nature, 2009, 461(7263): 472- 475.

[3] 蔣小榮, 李丁, 李智勇. 基于土地利用的羊河流域生態服務價值. 中國人口·資源與環境, 2010, 20(6): 68- 73.

[4] Costanza R, D′arge R, de Groot R, Farber M, Grasso M, Hannon B, Limburg K, Naeem S, O′neill R V, Paruelo J, Raskin R G, van den Belt M. The value of the world′s ecosystem services and natural capital. Nature, 1997, 387(6630): 253- 260.

[5] 歐陽志云, 王效科, 苗鴻. 中國陸地生態系統服務功能及其生態經濟價值的初步研究. 生態學報, 1999, 19(5): 607- 613.

[6] 陳仲新, 張新時. 中國生態系統效益的價值. 科學通報, 2000, 45(1): 17- 22.

[7] 畢曉麗, 葛劍平. 基于IGBP土地覆蓋類型的中國陸地生態系統服務功能價值評估. 山地學報, 2004, 22(1): 48- 53.

[8] 陳美球, 趙寶蘋, 羅志軍, 黃宏勝, 魏曉華, 呂添貴, 許莉. 基于RS與GIS的贛江上游流域生態系統服務價值變化. 生態學報, 2013, 33(9): 2761- 2767.

[9] 謝高地, 魯春霞, 冷允法, 鄭度, 李雙成. 青藏高原生態資產的價值評估. 自然資源學報, 2003, 18(2): 189- 196.

[10] 謝高地, 甄霖, 魯春霞, 肖玉, 陳操. 一個基于專家知識的生態系統服務價值化方法. 自然資源學報, 2008, 23(5): 911- 919.

[11] 謝高地, 張彩霞, 張雷明, 陳文輝, 李士美. 基于單位面積價值當量因子的生態系統服務價值化方法改進. 自然資源學報, 2015, 30(8): 1243- 1254.

[12] 劉金勇, 孔繁花, 尹海偉, 閆偉姣, 孫常峰, 許峰. 濟南市土地利用變化及其對生態系統服務價值的影響. 應用生態學報, 2013, 24(5): 1231- 1236.

[13] 徐麗芬, 許學工, 羅濤, 朱高儒 馬宗文. 基于土地利用的生態系統服務價值當量修訂方法——以渤海灣沿岸為例. 地理研究, 2012, 31(10): 1175- 1184.

[14] Shi Y, Wang R S, Huang J L,Yang W R. An analysis of the spatial and temporal changes in Chinese terrestrial ecosystem service functions. Chinese Science Bulletin, 2012, 57(17): 2120- 2131.

[15] 張舟, 吳次芳, 譚榮. 生態系統服務價值在土地利用變化研究中的應用: 瓶頸和展望. 應用生態學報, 2013, 24(2): 556- 562.

[16] Zang S Y, Wu C S, Liu H, Na X D. Impact of urbanization on natural ecosystem service values: A comparative study. Environmental Monitoring and Assessment, 2011, 179(1- 4): 575- 588.

[17] 李小燕. 陜南漢江水源地土地利用時空動態與生態效應測評[D]. 西安: 陜西師范大學, 2014.

[18] Tan R, Qu F T, Heerink N, Mettepenningen E. Rural to urban land conversion in China: How large is the over-conversion and what are its welfare implications? China Economic Review, 2011, 22(4): 474- 484.

[19] 治淮宣傳中心. 第十六屆海峽兩岸水利科技交流研討會主題報告: 淮河流域規劃與治理. 淮河水利網, (2015-04- 15) [2016-07- 30]. http://www.hrc.gov.cn/detail?model=00000000000000006575&documentid=49658

[20] 余國忠, 文喆. 淮河上游流域山丘區生態環境問題及其研究. 信息師范學院學報: 自然科學版, 1996, 9(2): 177- 181.

[21] 鄔建國. 景觀生態學——格局、過程、尺度與等級. 北京: 高等教育出版社, 2000.

[22] 許倍慎. 江漢平原土地利用景觀格局演變及生態安全評價[D]. 上海: 華東師范大學, 2012.

[23] Grêt-Regamey A, Bebi P, Bishop I D, Schmid W A Linking GIS-based models to value ecosystem services in an Alpine region. Journal of Environmental Management, 2008, 89(3): 197- 208.

[24] Turner R K, Paavola J, Cooper P, Farber S, Jessamy V, Georgiou S. Valuing nature: Lessons learned and future research directions. Ecological Economics, 2003, 46(3): 493- 510.

[25] Bateman I J, Mace G M, Fezzi C, Atkinson G, Turner K. Economic analysis for ecosystem service assessments. Environmental and Resource Economics, 2011, 48(2): 177- 218.

[26] Fisher B, Turner R K, Morling P. Defining and classifying ecosystem services for decision making. Ecological Economics, 2009, 68(3): 643- 653.

[27] 許倍慎, 周勇, 徐理, 于雷, 吳文斌. 湖北省潛江市生態系統服務功能價值空間特征. 生態學報, 2011, 31(24): 7379- 7387.

[28] 胡和兵, 劉紅玉, 郝敬鋒, 安靜. 城市化流域生態系統服務價值時空分異特征及其對土地利用程度的響應. 生態學報, 2013, 33(8): 2565- 2576.

[29] 胡和兵, 劉紅玉, 郝敬鋒, 安靜. 城市化對流域生態系統服務價值空間異質性的影響——以南京九鄉河流域為例. 自然資源學報, 2011, 26(10): 1715- 1725.

[30] 李雙成, 劉金龍, 張才玉, 趙志強. 生態系統服務研究動態及地理學研究范式. 地理學報, 2011, 66(12): 1618- 1630.

[31] Loomis J, Kent P, Strange L, Fausch K, Covich A. Measuring the total economic value of restoring ecosystem services in an impaired river basin: results from a contingent valuation survey. Ecological Economics, 2000, 33(1): 103- 117.

The effects of land use structure and landscape pattern change on ecosystem service values

WANG Hang1,2,3, QIN Fen1,*, ZHU Jun1, ZHANG Chuancai1

1LaboratoryofGeospatialTechnologyfortheMiddleandLowerYellowRiverRegions,Kaifeng475004,China2CollegeofEnvironmentandPlanning,HenanUniversity,Kaifeng475004,China3SchoolofTourismManagementandCulinaryArts,HanshanNormalUniversity,Chaozhou521041,China

It is important to study the effect of land use change on ecosystem service value (ESV). Most previous studies have tended to directly use the ecosystem service equivalent value to calculate the ESV and then have compared multi period ESVs. Because of the use of different price bases, even if the value of the same ecosystem is assessed using multi period ESVs, the conclusions can be very different, which means there has to be a deviation evaluation. In order to improve the accuracy of these comparisons, we developed a Consumer price index(CPI) revised ESV coefficient method for multi period ESV computation. The upper reaches of the Huaihe River was used as a case study to estimate the spatial distribution and dynamics of ecosystem services. In this study, we used the land use and statistical yearbook data to investigate how the spatial-temporal evolution of land use structure and spatial patterns affect the ESV. The results showed that (1) the ESV generally showed an increasing trend in the study region. Between 1995 and 2005, the ESV decreased, but then increased significantly around 2010. Furthermore, the increase from 2010 to 2013 was higher than that for any other period. (2) The ESV increase was higher in mountain areas than in hilly areas, and the increase in hilly areas was higher than that in the plains, which shows a topographical gradient effect. The increase was mainly because of the contributions made by forest and water ecosystems. (3) There were significant correlations between the ESV and land use change and Aggregation index (AI) and Number of patches(NP)landscape pattern indexes. These correlations show that a reasonable model for land use development and an appropriate development rate will help enhance ecosystem services. The development process should take into account the advantages that different land types can offer so that excessive fragmentation of land type patches can be avoided. (4) A method that uses the CPI index to revise ESV coefficients means that the values more closely reflect the actual ESV and improve multi-period ecosystem service evaluation comparability and accuracy.

ecosystem services value; land use change; landscape pattern; spatial-temporal heterogeneity; the upper reaches of the Huaihe River

國家科技支撐計劃項目(2013BAC05B01);河南省重大科技專項(121100111300);潮州市科技支撐項目

2016- 06- 29;

2016- 09- 05

10.5846/stxb201606291295

*通訊作者Corresponding author.E-mail: qinfun@126.com

王航,秦奮,朱筠,張傳才.土地利用及景觀格局演變對生態系統服務價值的影響.生態學報,2017,37(4):1286- 1296.

Wang H, Qin F, Zhu J, Zhang C C.The effects of land use structure and landscape pattern change on ecosystem service values.Acta Ecologica Sinica,2017,37(4):1286- 1296.